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日本人也不知道的日本語3:敬語、人物對話、書信書寫、文化歷史……學會連日本人都會對你說「讚」的正確日語
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AI 必須!從做中學貝氏統計 修訂第二版:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器
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9789863127468
Therese M. Donovan,Ruth M. Mickey
黃駿
旗標
2023年4月21日
400.00 元
HK$ 360
詳
細
資
料
ISBN:9789863127468
規格:軟精裝 / 672頁 / 17 x 23 x 4.2 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 二版
出版地:台灣
分
類
電腦資訊
>
概論/科技趨勢
>
人工智慧/機器學習
同
類
書
推
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內
容
簡
介
修訂第二版的內容與前一版相同,主要是調整方程式的顏色,使之更容易區別。
小編評語:『厚達六百多頁的統計學想必硬到不行?NO NO NO!這本書的進行方式實在太有創意了,我不僅一步一步跟著鑽研練習,更從實作中享受到讀懂的樂趣。』
貝氏統計因 AI 人工智慧的發展而變得更加炙手可熱,其核心是利用統計推論的方法,在觀察到新資料或證據時,利用科學方法循環更新先前假設的機率,非常適合只能依據僅有且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於人工智慧 (機器學習、深度學習)、社會學、生物學、醫學、公共衛生、心理學、物理及科學等領域。
正經八百的統計學應該大家都望之卻步吧,本書作者獨樹一格,摒棄枯燥的說教方式,選擇與學習者站在一起,將學習過程中腦海裡經常冒出來的問號,以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現,如同老師就在你的身邊,看得懂才學得會。對於重要觀念與公式,也會用不同顏色標示 (對了!本書是彩色印刷,灑花),並且不斷地前後呼應提醒,講七遍做二十一遍,才不會讀到後面又忘了前面,如此才能把貝氏統計的精髓深深烙印在腦中。
本書非常適合個人研讀以及想瞭解貝氏統計技術的專業研究人員,亦可做為大學高年級和研究所教學用書。
本書特色
● 由施威銘研究室監修,適時補充編註與譯註提醒讀者,看得懂才學得會。
● 貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神,從做中學會的就不會忘記。
● 厚達六百多頁,為考慮到學習的便利性與舒適性,採用軟精裝裝訂可攤平閱讀。
● 彩色印刷,讓內文重點、圖表與公式更容易看清楚。
目
錄
第一篇 機率的基本概念
Ch01 先來瞭解一下機率
Ch02 聯合機率、邊際機率、條件機率
第二篇 貝氏定理和貝氏推論
Ch03 貝氏定理
Ch04 貝氏推論
Ch05 作者問題:包含兩個假設的貝氏推論
Ch06 生日問題:包含多個假設的貝氏推論
Ch07 肖像問題:利用聯合概似性進行貝氏推論
第三篇 機率函數
Ch08 機率質量函數
Ch09 機率密度函數
第四篇 貝氏共軛 (Bayesian Conjugate)
Ch10 白宮問題:Beta-二項式共軛
Ch11 鯊魚攻擊問題:Gamma-卜瓦松共軛
Ch12 楓糖問題:常態-常態共軛
第五篇 馬可夫鏈蒙地卡羅 (MCMC)
Ch13 回顧鯊魚攻擊問題:以 Metropolis 演算法進行 MCMC 分析
Ch14 MCMC 診斷技巧
Ch15 回顧白宮問題:以 Metropolis-Hastings 演算法進行 MCMC 分析
Ch16 回顧楓糖問題:以 Gibbs 採樣進行 MCMC 分析
第六篇 貝是定理的有趣應用
Ch17 生存遊戲問題:以 MCMC 進行簡單線性迴歸
Ch18 繼續討論生存遊戲問題:介紹貝氏模型選擇
Ch19 羅雷司問題:介紹貝氏網路
Ch20 萬事樂問題:介紹決策樹
附錄
A1 Beta-二項式共軛解
A2 Gamma-卜瓦松共軛解
A3 常態-常態共軛解
A4 簡單線性迴歸的共軛解
A5 迴歸資料的標準化
書
評
其 他 著 作